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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利图像分类模型的训练方法、图像分类方法、装置及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114299322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111235867.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类模型的训练方法、图像分类方法、装置及设备是由张闻华;张军;韩骁设计研发完成，并于2021-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类模型的训练方法、图像分类方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种图像分类模型的训练方法、图像分类方法、装置及设备，属于人工智能技术领域。方法包括：获取第一样本数据集；获取第二样本数据集；基于第一样本数据集，采用自监督的方式对图像分类模型进行预训练，得到第一图像分类模型；基于第二样本数据集，对第一图像分类模型进行训练，得到目标图像分类模型。上述技术方案，通过在预训练时引入图像类型标签和染色固定标签，使得第一图像分类模型能够学习到样本染色图像本身的特征，该第一图像分类模型能够对细胞进行较为精确的分类，再基于样本细胞图像和细胞标签对该第一图像分类模型进行训练，能够进一步的提高模型的分类精度，使得训练得到的目标图像分类模型具有较高的分类精度。

本发明授权图像分类模型的训练方法、图像分类方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种图像分类模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一样本数据集，所述第一样本数据集包括多个样本染色图像、所述样本染色图像的图像类型标签以及染色固定标签，所述样本染色图像包括经过染色的多个细胞，所述染色固定标签用于指示对应样本染色图像的染色固定方式； 获取第二样本数据集，所述第二样本数据集包括多个样本细胞图像以及所述样本细胞图像的细胞类型标签； 对于第i轮迭代输入的样本染色图像，基于所述第i轮迭代的图像分类模型，对所述样本染色图像进行图像采样和图像增强，得到第二增强图像，i为大于1的正整数； 基于所述第i轮迭代的图像分类模型对所述第二增强图像进行分类的结果、所述样本染色图像的图像类型标签以及所述样本染色图像的染色固定标签，确定所述第i轮迭代的第二损失，所述第二损失用于指示所述图像分类模型的分类损失；基于所述第二损失，调整所述第i轮迭代的图像分类模型的模型参数； 响应于满足训练结束条件，得到第一图像分类模型； 基于所述第二样本数据集，对所述第一图像分类模型进行训练，得到目标图像分类模型，所述目标图像分类模型用于确定输入的细胞图像对应的细胞类型。

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